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	<title>function_score 查询 | Elasticsearch: 权威指南 | Elastic</title>
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                            <div style="color:gray; word-break: break-all; font-size:12px;">原文地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/function-score-query.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/function-score-query.html</a>, 版权归 www.elastic.co 所有<br/>
                            英文版地址: <a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/function-score-query.html" rel="nofollow">https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/function-score-query.html</a>
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<b>请注意:</b><br>本书基于 Elasticsearch 2.x 版本，有些内容可能已经过时。
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<span class="breadcrumb-node">function_score 查询</span>
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<div class="section">
<div class="titlepage"><div><div>
<h2 class="title">
<a id="function-score-query"></a>function_score 查询<a class="edit_me edit_me_private" rel="nofollow" title="Editing on GitHub is available to Elastic" href="https://github.com/elasticsearch-cn/elasticsearch-definitive-guide/edit/cn/170_Relevance/40_Function_score_query.asciidoc">edit</a>
</h2>
</div></div></div>
<p><a href="https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.6/query-dsl-function-score-query.html" class="ulink" target="_top"><code class="literal">function_score</code> 查询</a>
是用来控制评分过程的终极武器，它允许为每个与主查询匹配的文档应用一个函数，以达到改变甚至完全替换原始查询评分 <code class="literal">_score</code> 的目的。</p>
<p>实际上，也能用过滤器对结果的 <em>子集</em> 应用不同的函数，这样一箭双雕：既能高效评分，又能利用过滤器缓存。</p>
<p>Elasticsearch 预定义了一些函数：</p>
<div class="variablelist">
<dl class="variablelist">
<dt>
<span class="term">
<code class="literal">weight</code>
</span>
</dt>
<dd>
为每个文档应用一个简单而不被规范化的权重提升值：当 <code class="literal">weight</code> 为 <code class="literal">2</code> 时，最终结果为 <code class="literal">2 * _score</code> 。
</dd>
<dt>
<span class="term">
<code class="literal">field_value_factor</code>
</span>
</dt>
<dd>
使用这个值来修改 <code class="literal">_score</code> ，如将 <code class="literal">popularity</code> 或 <code class="literal">votes</code> （受欢迎或赞）作为考虑因素。
</dd>
<dt>
<span class="term">
<code class="literal">random_score</code>
</span>
</dt>
<dd>
为每个用户都使用一个不同的随机评分对结果排序，但对某一具体用户来说，看到的顺序始终是一致的。
</dd>
<dt>
<span class="term">
<em>衰减函数</em> —— <code class="literal">linear</code> 、 <code class="literal">exp</code> 、 <code class="literal">gauss</code>
</span>
</dt>
<dd>
将浮动值结合到评分 <code class="literal">_score</code> 中，例如结合 <code class="literal">publish_date</code> 获得最近发布的文档，结合 <code class="literal">geo_location</code> 获得更接近某个具体经纬度（lat/lon）地点的文档，结合 <code class="literal">price</code> 获得更接近某个特定价格的文档。
</dd>
<dt>
<span class="term">
<code class="literal">script_score</code>
</span>
</dt>
<dd>
如果需求超出以上范围时，用自定义脚本可以完全控制评分计算，实现所需逻辑。
</dd>
</dl>
</div>
<p>如果没有 <code class="literal">function_score</code> 查询，就不能将全文查询与最新发生这种因子结合在一起评分，而不得不根据评分 <code class="literal">_score</code> 或时间 <code class="literal">date</code> 进行排序；这会相互影响抵消两种排序各自的效果。这个查询可以使两个效果融合：可以仍然根据全文相关度进行排序，但也会同时考虑最新发布文档、流行文档、或接近用户希望价格的产品。正如所设想的，查询要考虑所有这些因素会非常复杂，让我们先从简单的例子开始，然后顺着梯子慢慢向上爬，增加复杂度。</p>
</div>
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                </div>
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